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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
육지희 (연세대학교 일반대학원 문헌정보학과) 송민 (연세대학교 문헌정보학과)
저널정보
한국정보관리학회 정보관리학회지 정보관리학회지 제35권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
63 - 88 (26page)

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본 연구는 LDA 토픽 모델과 딥 러닝을 적용한 단어 임베딩 기반의 Doc2Vec 기법을 활용하여 자질을 선정하고 자질집합의 크기와 종류 및 분류 알고리즘에 따른 분류 성능의 차이를 평가하였다. 또한 자질집합의 적절한 크기를 확인하고 문헌의 위치에 따라 종류를 다르게 구성하여 분류에 이용할 때 높은 성능을 나타내는 자질집합이 무엇인지 확인하였다. 마지막으로 딥 러닝을 활용한 실험에서는 학습 횟수와 문맥 추론 정보의 유무에 따른 분류 성능을 비교하였다. 실험문헌집단은 PMC에서 제공하는 생의학 학술문헌을 수집하고 질병 범주 체계에 따라 구분하여 Disease-35083을 구축하였다. 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 자질집합의 종류와 크기를 확인하고 학습 시간에 효율성을 나타냄으로써 자질로의 확장 가능성을 가지는 자질집합을 제시하였다. 또한 딥 러닝과 기존 방법 간의 차이점을 비교하고 분류 환경에 따라 적합한 방법을 제안하였다.
#문헌 분류 #자질 선정 #텍스트 범주화 #토픽 모델 #딥 러닝 #텍스트 마이닝

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김도우 / 2017 / Doc2Vec과 Word2Vec을 활용한 Convolutional Neural Network 기반 한국어 신문 기사 분류 / 정보과학회논문지 44(7):742~747 dbpia 김판준 / 2016 / 기계학습에 기초한 자동분류의 성능 요소에 관한 연구 / 정보관리학회지 33(2):33~59 dbpia 이재윤 / 2005 / 자질 선정 기준과 가중치 할당 방식간의 관계를 고려한 문서 자동분류의 개선에 대한 연구 / 한국문헌정보학회지 39(2):123~146 dbpia 정영미 / 2012 / 정보검색연구 / 연세대학교 출판문화원 dbpia 진설아 / 2016 / 토픽 모델링 기반 정보학 분야 학술지의 학제성 측정 연구 / 정보관리학회지 33(1):7~32 dbpia

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